SAR图像舰船目标长宽特征提取技术

SAR图像特征提取是目标识别中的关键步骤,直接影响目标识别的结果。长度类特征因其简单直观、效率高、易于提取等优势,常被作为船只类型的初始判定,针对 SAR图像舰船目标长宽特征提取问题,本文提出一种新的方法。首先通过水平集分割获得目标轮廓,其次采用区域消除方法滤除杂波,获得预处理后的目标图像;其次通过最小外接矩形拟合目标,获取舰船目标切片的长轴、旋转的角度;再次采用最小二乘法椭圆拟合获取舰船目标短轴;最后得到舰船目标的长宽特征。通过实测SAR图像处理结果表明,本文方法能够在背景杂波干扰下,抑制相干斑噪声的影响,提高了长宽提取的精度,是一种有效的舰船目标长宽特征提取方法。     

基于PCA算法的SAR图像舰船目标长宽特征提取

随着SAR图像成像技术的不断发展,几何特征被广泛应用在目标识别中,长宽特征因其简单直观、效率高、易于提取等优势,常被作为船只类型的初始判定,针对SAR图像舰船目标长宽特征提取问题,提出一种新的方法。首先通过水平集以及形态学方法获得预处理后的目标图像,利用PCA算法获取SAR图像舰船目标的长轴,结合最小二乘椭圆拟合方法获取舰船目标的短轴,最终得到舰船目标的长宽特征。通过实测SAR图像处理结果表明,该方法能够在背景杂波干扰下,抑制相干斑噪声的影响,提高了长宽提取的精度,是一种有效的舰船目标长宽特征提取方法。     

SVM在合成孔径雷达图像目标识别中的应用

提出一种采用Zernike矩和支持向量机SVM结合对SAR图像中的舰船目标类型进行分类识别的算法。此算法首先对SAR舰船切片图像进行预处理,再采用Zernike矩提取SAR舰船图像切片的旋转不变特征算子;然后,利用支持向量机的方法对目标样本进行训练构造分类器,并采用"一对一"多类方式实现多类舰船目标的识别。最后,仿真建立3类舰船三维模型,并利用本文算法进行分类识别,实验结果表明本文算法能够有效识别舰船目标。     

基于粒子群优化的SAR图像舰船目标特征选择

SAR图像特征提取和分类器设计是进行目标识别的关键,通常情况下分类器性能与特征数量之间并不存在线性关系,相反过度冗余的特征甚至会导致分类器性能严重下降,因此特征选择成为必要。提出一种粒子群优化与Wrapper策略相结合的特征选择方法,针对包含待识别舰船目标的SAR图像,提取其3类共16个典型特征,利用本文所提算法筛选出最佳的特征组合。实验结果表明,将本文所提取的特征组合用于目标识别,分类精度提高了22%,分类时间缩短了2.16 s。     

基于粒子群优化的SAR图像舰船目标特征选择

SAR图像特征提取和分类器设计是进行目标识别的关键,通常情况下分类器性能与特征数量之间并不存在线性关系,相反过度冗余的特征甚至会导致分类器性能严重下降,因此特征选择成为必要。提出一种粒子群优化与Wrapper策略相结合的特征选择方法,针对包含待识别舰船目标的SAR图像,提取其3类共16个典型特征,利用本文所提算法筛选出最佳的特征组合。实验结果表明,将本文所提取的特征组合用于目标识别,分类精度提高了22%,分类时间缩短了2.16 s。     

基于有序数据可变索引的舰船目标检测方法研究

舰船目标的检测与识别技术有重要作用,一方面,在海上交通管理和航线疏导上,舰船目标检测技术可以提供舰船准确的航行速度等信息,另一方面,海上舰船检测广泛应用于军事领域的敌方舰船侦察、锁定等,对保护海上领土有重要意义。本文主要研究了合成孔径雷达(SAR)技术,针对SAR技术舰船目标图像特征提取、噪声过滤等问题,采用一种有序数据可变索引技术,提高了舰船合成孔径雷达SAR图像处理的精度,并进行了海上舰船目标的仿真试验。     

三维动态舰船图像颜色特征自动提取及应用研究

以提升舰船颜色特征的应用技术水平,研究三维动态舰船图像颜色特征自动提取和应用方法。通过相机采集三维动态舰船图像颜色特征后,先使用PCA算法获取三维动态舰船图像的颜色特征子空间,再通过K-means聚类算法得到三维动态舰船图像颜色特征,以该颜色特征作为基础,分别利用支持向量机算法和二阶常速模型实现舰船目标识别和航迹跟踪。实验结果表明,该方法可有效提取三维动态舰船图像颜色特征的R、G、B分量,提取舰船图像颜色特征能力较强。将提取到的三维动态舰船图像颜色特征,应用到舰船目标识别和航迹跟踪,可有效识别舰船和跟踪舰船航迹,应用效果较为显著。     

基于小波域2DPCA特征提取算法的SAR图像识别

文章提出了一种利用二维离散小波变换与二维数主成分分析结合对SAR图像进行特征提取的新方法。该方法对SAR图像进行二层小波分解后提取低频子带图像的二维主成分分量作为目标的识别特征,利用支持向量机完成目标分类。采用MSTAR实测SAR目标数据集进行特征提取和分类实验,实验结果表明:该方法可以有效提高目标的正确识别率。     

海面目标雷达图像多尺度轮廓段特征提取方法

为了有效提高舰船雷达图像特征识别度,基于当前灰度投影拟合相关技术,提出舰船雷达图像轮廓特征提取方法。根据雷达感应电磁波输入信号排列,通过预设灰度级和拟合高度,根据图像三原色组成比例,获取灰度图像,利用二维分割法,根据灰度级转换特征,将一维灰度图分割为二维灰度图,通过模糊积累特征识别方法,设置二维灰度图的特征函数,求取隶属函数,建立模糊特征集,实现雷达图像轮廓特征提取。实验数据表明,应用该设计特征提取方法,图像灰度回波提高了32%,灰度纵波提高了29%,图像特征识别精度具有明显提高。     

基于小波能谱系数的舰船目标分类与识别

由于舰船目标发声机理的复杂性及多样性,导致表征其辐射信号特征的数据量较大且维度较高,带来巨大的处理运算量。因此提取可靠、有效的舰船目标信号特征是水声界研究的难点之一。本文提出基于小波能谱系数的舰船目标信号特征提取方法。首先利用小波变换对舰船目标的波形信号进行分析,获取其时域、频域特征;然后采用小波能谱系数描述信号能量在每个频率范围的分布情况并提取特征向量,以区别3类目标信号;最后以BP神经网络作为分类器对3类目标进行识别与分类。对实验数据的处理结果表明,该方法可以有效获得舰船目标的特征信息,具有较好的分类效果和较高的可靠性。